Transformer 模型可以应用于视频搜索任务，利用它们处理序列数据以及捕获跨空间和时间维度长期依赖关系的能力。与将视频视为静态帧或依赖手工特征的传统方法不同，Transformer 将视频内容作为一系列图像块或帧进行分析，使用自注意力机制识别视觉元素在时间上的关系。例如，一段足球比赛的视频片段可以被分割成多个片段，模型可以通过关注跨帧的球员移动、球的轨迹和上下文线索来学习识别“进球”或“完成传球”等动作。这种方法能够更准确地理解复杂场景，这对于根据用户查询检索相关视频至关重要。
一个关键应用是多模态对齐，Transformer 模型在此弥合视频内容与文本查询。像 CLIP 或 VideoBERT 这样的模型经过训练，能够将视频帧或片段与文本描述关联起来，创建一个共享的嵌入空间。例如，如果用户搜索“一个人在烹饪意面”，模型会将查询文本和视频片段都编码成向量，然后检索嵌入向量密切对齐的视频。跨模态注意力层允许模型在处理文本时，聚焦于视频的相关部分（例如，沸腾的锅、切菜）。为了提高效率，诸如 token 缩减（例如，将帧压缩成关键片段）或分层处理（例如，在多个时间尺度上分析场景）等技术可以减少计算开销，同时保持准确性。
开发者可以使用预训练的 Transformer 架构来实现视频搜索。典型的流程包括以固定间隔提取视频帧，使用视觉 Transformer (ViT) 进行编码，然后使用时序池化或专用的 Transformer 编码器将帧级特征聚合成视频级表示。对于文本-视频检索，Hugging Face Transformers 或 PyTorch Video 等框架提供了在特定领域数据集（例如，体育、教程）上微调模型的工具。例如，在包含成对字幕的烹饪视频数据集上进行训练，可以使模型学习动作（“搅拌”）和食材之间的关联。使用向量数据库（例如，FAISS）对视频嵌入向量进行索引，可以实现快速的相似性搜索。挑战包括处理长视频——滑动窗口或稀疏注意力机制（例如，Longformer 模式）等解决方案有助于管理序列长度。总的来说，Transformer 为视频搜索提供了一个灵活的框架，平衡了准确性和可扩展性。